- Spark编程实验六:Spark机器学习库MLlib编程
Francek Chen
Spark编程基础sparkmllib大数据机器学习算法
目录一、目的与要求二、实验内容三、实验步骤1、数据导入2、进行主成分分析(PCA)3、训练分类模型并预测居民收入4、超参数调优四、结果分析与实验体会一、目的与要求1、通过实验掌握基本的MLLib编程方法;2、掌握用MLLib解决一些常见的数据分析问题,包括数据导入、成分分析和分类和预测等。二、实验内容1.数据导入从文件中导入数据,并转化为DataFrame。2、进行主成分分析(PCA)对6个连续型
- Spark MLlib
Francek Chen
Spark编程基础spark-mlsparkmllib机器学习
目录一、SparkMLlib简介(一)什么是机器学习(二)基于大数据的机器学习(三)Spark机器学习库MLlib二、机器学习流水线(一)机器学习流水线概念(二)流水线工作过程(三)构建一个机器学习流水线三、特征提取和转换(一)特征提取:TF-IDF(二)特征转换:标签和索引的转化四、分类与回归(一)逻辑斯蒂回归分类器(二)决策树分类器一、SparkMLlib简介(一)什么是机器学习机器学习可以看
- 【Spark】pyspark 基于DataFrame使用MLlib包
beautiful_huang
Sparkspark
在这里,我们将基于DataFrame使用MLlib包。另外,根据Spark文档,现在主要的Spark机器学习API是spark.ml包中基于DataFrame的一套模型。1ML包的介绍从顶层上看,ML包主要包含三大抽象类:转换器、预测器和工作流。1.1转换器(Transformer)从Transformer抽象类派生出来的每一个新的Transformer都需要实现一个.transform(…)方法
- 【Spark-ML源码解析】Word2Vec
LotusQ
spark-mlword2vec人工智能
前言在阅读源码之前,需要了解Spark机器学习Pipline的概念。相关阅读:SparkMLlib之Pipeline介绍及其应用这里比较核心的两个概念是:Transformer和Estimator。Transformer包括特征转换和学习后的模型两种情况,用来将一个DataFrame转换成另一个DataFrame;Estimator接收一个DataFrame并输出一个模型(Transformer)
- 2018-11-12Pyspark win环境配置参考
QQsoso
Anaconda中配置Pyspark的Spark开发环境Spark搭建机器学习系统Spark机器学习win+本地Pyspark
- 大数据分析与应用实验任务十二
陈希瑞
数据分析数据挖掘
大数据分析与应用实验任务十二实验目的:通过实验掌握spark机器学习库本地向量、本地矩阵的创建方法;熟悉spark机器学习库特征提取、转换、选择方法;实验任务:一、逐行理解并参考编写运行教材8.3.1、8.3.3节各个例程代码,查看向量或本地矩阵结果请用.toArray()方法。1、本地向量首先安装numpy,否则会报错“ImportError:Nomodulenamed‘numpy’”sudop
- spark mllib和spark ml机器学习基础知识
厨 神
大数据pythonspark
spark机器学习SparkMLib完整基础入门教程-y-z-f-博客园(cnblogs.com)参考spark机器学习简介机械学习是一门人工智能的科学,用于研究人工智能,强调算法,经验,性能开发者任务:spark基础+了解机器学习原理+相关参数含义millib:分类回归聚类协同过滤降维特征化:特则提取转化降维选择公交管道:构建评估调整机器学习管道持久性:保存和加载算法,模型和管道实用工具:线代(
- 人工智能学习路线,文末赠书活动(深度学习Spark机器学习)
程序IT圈
算法决策树人工智能机器学习深度学习
程序IT圈学习编程技术,关注这个公众号足够了现在人工智能,机器学习这么火热,很多人想入门却不知道要从哪里入门,从哪里开始学习,该学习些什么内容,下面是我以前看过的一篇关于机器学习的学习入线文章,可能可以帮助到你入门人工智能领域。另外本次文末机械工业出版社华章分社闫老师提供给本公众号五本技术图书《深度学习Spark机器学习》,免费赠送给大家!第一课:机器学习的数学基础1.机器学习的数学基础a.函数与
- 【Spark机器学习速成宝典】模型篇08保序回归【Isotonic Regression】(Python版)
weixin_30894389
python大数据人工智能
目录保序回归原理保序回归代码(SparkPython)保序回归原理待续...返回目录保序回归代码(SparkPython)代码里数据:https://pan.baidu.com/s/1jHWKG4I密码:acq1#-*-coding=utf-8-*-frompysparkimportSparkConf,SparkContextsc=SparkContext('local')importmathfr
- Spark机器学习之分类与回归
dingcheng998
spark机器学习
本页面介绍了分类和回归的算法。它还包括讨论特定类别的算法的部分,如线性方法,树和集合体。目录分类Classification-----------逻辑回归Logisticregression-------------------二项式逻辑回归Binomiallogisticregression-------------------多项Logistic回归Multinomiallogisticreg
- 机器学习(一)Spark机器学习基础
大模型Maynor
#机器学习机器学习spark人工智能
文章目录1.Spark机器学习基础1.0机器学习和大数据的区别和联系1.1机器学习引入1.2机器学习三次浪潮1.3人工智能领域基础概念区别1.3.1人工智能、机器学习、深度学习关系1.3.2数据分析、数据挖掘基本概念区别1.3.3各技术交叉点后记1.Spark机器学习基础l学习目标掌握机器学习与大数据的区别和联系掌握机器学习概念掌握机器学习如何构建机器学习模型过程1.0机器学习和大数据的区别和联系
- 3.Spark机器学习基础——监督学习
许志辉Albert
Spark机器学习基础——监督学习1.1线性回归(加L1L2正则化)!head-3data/mllib/sample_linear_regression_data.txt1from__future__importprint_functionfrompyspark.ml.regressionimportLinearRegressionfrompyspark.sqlimportSparkSession
- SparkML机器学习
火 玄
sparkspark-ml机器学习人工智能
SparkML机器学习:让机器学会人的学习行为,通过算法和数据来模拟或实现人类的学习行为,使之不断改善自身性能。机器学习的步骤:加载数据特征工程数据筛选:选取适合训练的特征列,例如用户id就不适合,因为它特性太显著.数据转化:将字符串的数据转化数据类型,因为模型训练的数据不能为字符串.将多个特征列转化为一个向量列,因为spark机器学习要求数据输入只能为一个特征列数据缩放:把所有的特征缩放到0~1
- 机器学习基础笔记
硅谷工具人
#spark机器学习机器学习笔记人工智能
文章目录1.机器学习简介1.1机器学习的一般功能1.2机器学习的应用1.3机器学习的方法1.4机器学习的种类1.5机器学习的常用框架2.Spark机器学习2.1MLlib介绍2.2MLlib的数据格式2.2.1本地向量2.2.2标签数据2.3MLlib与ml2.4MLlib的应用场景3.Spark环境搭建4.向量与矩阵4.1向量操作4.2矩阵操作5.基础统计5.1描述性统计5.2相关性度量5.3假
- Spark机器学习实例
V丶Chao
Spark算法python机器学习大数据java
2020/07/09-引言《LearningSpark》过程中只是简单介绍了mllib中的东西,没有一个完整的实践过程,暂时还没有去找有没有专门做这种的书,好像我看《sparkinaction》是有这部分内容,后续在看。本篇文章就利用这个鸢尾花的数据集来简单说明一下spark机器学习的过程,只是简单打下一个轮廓,然后记录使用过程中遇到的问题以及解决方案。在本文中,主要使用新版面向DataFrame
- 【Spark基础编程】 第8章 Spark MLlib
小手の冰凉
【数据科学与大数据技术】sparkspark-ml机器学习
系列文章目录文章目录系列文章目录前言【第8章SparkMLlib】8.1SparkMLlib简介8.1.1什么是机器学习8.1.2基于大数据的机器学习8.1.3Spark机器学习库MLLib8.2机器学习工作流8.2.1机器学习流水线概念8.2.2构建一个机器学习流水线8.3特征抽取、转化和选择8.4分类与回归【第8章总结】前言【第8章SparkMLlib】8.1SparkMLlib简介8.1.1
- 计算机毕业设计之PyTroch+Spark+LSTM+Scrapy图书推荐系统 图书爬虫可视化 图书大数据 图书数据分析
计算机毕业设计大神
开发技术前端:vue.js、echarts、websocket后端API:springboot+mybatis-plus数据库:mysql数据分析:Spark机器学习:PyTroch(基于神经网络的混合CF推荐算法)、协同过滤算法(基于用户、基于物品全部实现)、lstm评论情感分析第三方平台:支付宝沙箱支付、百度AI图片识别、短信接口数据集:Scrapy爬虫框架(Python)创新点Spark大屏
- PySpark机器学习 Machine Learning with PySpark - 2019.Pdf
python测试开发
MachineLearningwithPySpark-2019.Pdfimage.png使用PySpark构建机器学习模型,自然语言处理应用程序和推荐系统,以解决各种业务挑战。本书从Spark的基础知识及其演变开始,然后介绍了传统机器学习算法的整个范围,以及使用PySpark的自然语言处理和推荐系统。使用PySpark进行机器学习向您展示如何构建有监督的机器学习模型,如线性回归,逻辑回归,决策树和
- Spark机器学习实战 (十二) - 推荐系统实战
JavaEdge
0相关源码将结合前述知识进行综合实战,以达到所学即所用。在推荐系统项目中,讲解了推荐系统基本原理以及实现推荐系统的架构思路,有其他相关研发经验基础的同学可以结合以往的经验,实现自己的推荐系统。1推荐系统简介1.1什么是推荐系统1.2推荐系统的作用1.2.1帮助顾客快速定位需求,节省时间1.2.2大幅度提高销售量1.3推荐系统的技术思想1.3.1推荐系统是一种机器学习的工程应用1.3.2推荐系统基于
- 电商推荐系统论文:基于Spark机器学习的电商推荐系统的设计与实现,大数据电商推荐系统毕设论文,Spring MLlib电商推荐系统
诸葛钢铁云
解决方案运维架构大数据运维linuxpython
毕业设计(论文)题目:基于Spark机器学习的电商推荐系统的设计与实现这是我去年本科毕业时做的毕业设计论文,全文三万多字,知网查重对重复率1%,由于本科论文不会被发表到知网上,再加上我已毕业近一年,现在将论文发表到CSDN。如有需要做毕设论文可引用本文对内容,先到先得(内容纯原创,少有重复)。由于作者对水平有限,文章中难免有错误对内容或作者对相关技术有错误对见解,望读者予以谅解,谢谢!接上篇文章:
- spark机器学习-分类回归总结
lixia0417mul2
python机器学习spark机器学习分类
1.spark支持的分类包括以下几个场景:a.二分类,顾名思义就是只分成A和B两类b.多分类分成A,B,C,D等多个分类不支持多标签分类,所谓的多标签分类是指一个样本可以属于多个分类,也就是比如样本X既属于A分类又属于B分类,spark目前不支持分类的算法主要有逻辑回归分类算法,决策树,随即森林等,不管是哪种算法,不同点主要在于支持的分类数量和样本数量的限制不同,评价分类算法的好坏的标志主要是看准
- Spark机器学习工具链-MLflow简介
weixin_34353714
2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>>Spark机器学习工具链-MLflow简介本文翻译自https://github.com/openthings/mlflow本文地址https://my.oschina.net/u/2306127/blog/1825638,byopenthings,2018.06.07.参考:mlflow项目由Databricks创建。官方主页https://
- Apache Spark机器学习教程
danpu0978
算法大数据python机器学习深度学习
编者注:不要错过有关如何使用ApacheSpark创建数据管道应用程序的新的免费按需培训课程-在此处了解更多信息。决策树广泛用于分类和回归的机器学习任务。在此博客文章中,我将帮助您开始使用ApacheSpark的MLlib机器学习决策树进行分类。机器学习算法概述通常,机器学习可以分为两类算法:有监督算法和无监督算法。监督算法使用标记的数据,其中输入和输出都提供给算法。无监督算法没有预先的输出。这些
- 使用Apache Spark机器学习逻辑回归预测乳腺癌
danpu0978
算法大数据python机器学习人工智能
在此博客文章中,我将帮助您开始使用ApacheSpark的spark.mlLogistic回归来预测癌症恶性程度。Spark的spark.ml库目标是在DataFrames之上提供一组API,以帮助用户创建和调整机器学习工作流程或管道。将spark.ml与DataFrames一起使用可通过智能优化提高性能。分类分类是一类有监督的机器学习算法,该算法基于已知项目的标记示例(例如,已知为恶性的观察结果
- logistic回归预测_使用Apache Spark机器学习Logistic回归预测乳腺癌
danpu0978
算法大数据python机器学习人工智能
logistic回归预测在此博客文章中,我将帮助您开始使用ApacheSpark的spark.mlLogistic回归来预测癌症恶性程度。Spark的spark.ml库目标是在DataFrames之上提供一组API,以帮助用户创建和调整机器学习工作流程或管道。将spark.ml与DataFrames一起使用可通过智能优化提高性能。分类分类是一类有监督的机器学习算法,该算法基于已知项目的标记示例(例
- Spark机器学习解析
Legosnow
机器学习spark人工智能
源码加数据集:文件源码Gitee好像只收10M一下的文件类型,所以数据集就只能以链接的形式自己下了KMeans和决策树KDD99数据集,推荐使用10%的数据集:http://kdd.ics.uci.edu/databases/kddcup99/ALS电影推荐的Movielens数据集,推荐使用1m大小:https://files.grouplens.org/datasets/movielens/逻
- Apache Spark 机器学习 管道 3
uesowys
人工智能技术与架构spark人工智能
ApacheSpark的机器学习管道提供一个统一的、高级的APIs集合,该APIs集合是以数据框架(Datagrams)为基础,帮助开发人员创建或者优化一个用于实际环境的机器学习的管道。管道(Pipeline)的基本概念Spark机器学习类库MLlib提供丰富的用于机器学习的算法,使得机器学习更加容易地在一个管道、工作流程中综合多种不同的算法,以提供更加强大的机器学习能力,管道的基本概念如下所示:
- Python Spark 机器学习与Hadoop 大数据(1)学习笔记一
停止的闹钟
PythonSparkHadoop机器学习大数据大数据Spark机器学习Hadoop学习笔记
PythonSpark机器学习与Hadoop大数据1.1机器学习机器学习框架机器学习(MachineLearning):通过算法,和历史数据进行训练,产生得出模型。当有未知相匹配的数据时,我们可以通过模型进行一定程度上的预测。训练数据(监督学习)分为:Feature(数据特征)Label(数据标签,预测目标)机器学习分类:监督学习:有Feature,有Labul,无监督学习:有Feature,无L
- 笔记:python spark机器学习与hadoop大数据
长度735
大数据pythonspark
目录1.1机器学习的介绍机器学习架构1.2Spark的介绍1.3Spark数据处理RDD、DataFrame、SparkSQl1.4使用python开发spark机器学习与大数据应用1.5pythonspark机器学习1.6大数据定义JAVA-JDK在Linux的下载和安装1.1机器学习的介绍机器学习技术不断进步,应用相当广泛,例如推荐引擎、定向广告、需求预测、垃圾邮件过滤、医学诊断、自然语言处理
- 推荐系统-基于模型协同过滤理论基础与业务实践
深漠大侠
智能推荐智能推荐
推荐系统-基于模型协同过滤理论基础与业务实践1.SparkMllib库框架详解Spark机器学习库五个组件MLAlgratham算法Pipelines管道FeatureszationPersistenceUtilitieslSparkml和Sparkmllibml基于DatafrmaeAPImllib基于rdd的API2.SparkMllib基本数据类型localvector本地向量创建方式上de
- 解读Servlet原理篇二---GenericServlet与HttpServlet
周凡杨
javaHttpServlet源理GenericService源码
在上一篇《解读Servlet原理篇一》中提到,要实现javax.servlet.Servlet接口(即写自己的Servlet应用),你可以写一个继承自javax.servlet.GenericServletr的generic Servlet ,也可以写一个继承自java.servlet.http.HttpServlet的HTTP Servlet(这就是为什么我们自定义的Servlet通常是exte
- MySQL性能优化
bijian1013
数据库mysql
性能优化是通过某些有效的方法来提高MySQL的运行速度,减少占用的磁盘空间。性能优化包含很多方面,例如优化查询速度,优化更新速度和优化MySQL服务器等。本文介绍方法的主要有:
a.优化查询
b.优化数据库结构
- ThreadPool定时重试
dai_lm
javaThreadPoolthreadtimertimertask
项目需要当某事件触发时,执行http请求任务,失败时需要有重试机制,并根据失败次数的增加,重试间隔也相应增加,任务可能并发。
由于是耗时任务,首先考虑的就是用线程来实现,并且为了节约资源,因而选择线程池。
为了解决不定间隔的重试,选择Timer和TimerTask来完成
package threadpool;
public class ThreadPoolTest {
- Oracle 查看数据库的连接情况
周凡杨
sqloracle 连接
首先要说的是,不同版本数据库提供的系统表会有不同,你可以根据数据字典查看该版本数据库所提供的表。
select * from dict where table_name like '%SESSION%';
就可以查出一些表,然后根据这些表就可以获得会话信息
select sid,serial#,status,username,schemaname,osuser,terminal,ma
- 类的继承
朱辉辉33
java
类的继承可以提高代码的重用行,减少冗余代码;还能提高代码的扩展性。Java继承的关键字是extends
格式:public class 类名(子类)extends 类名(父类){ }
子类可以继承到父类所有的属性和普通方法,但不能继承构造方法。且子类可以直接使用父类的public和
protected属性,但要使用private属性仍需通过调用。
子类的方法可以重写,但必须和父类的返回值类
- android 悬浮窗特效
肆无忌惮_
android
最近在开发项目的时候需要做一个悬浮层的动画,类似于支付宝掉钱动画。但是区别在于,需求是浮出一个窗口,之后边缩放边位移至屏幕右下角标签处。效果图如下:
一开始考虑用自定义View来做。后来发现开线程让其移动很卡,ListView+动画也没法精确定位到目标点。
后来想利用Dialog的dismiss动画来完成。
自定义一个Dialog后,在styl
- hadoop伪分布式搭建
林鹤霄
hadoop
要修改4个文件 1: vim hadoop-env.sh 第九行 2: vim core-site.xml <configuration> &n
- gdb调试命令
aigo
gdb
原文:http://blog.csdn.net/hanchaoman/article/details/5517362
一、GDB常用命令简介
r run 运行.程序还没有运行前使用 c cuntinue 
- Socket编程的HelloWorld实例
alleni123
socket
public class Client
{
public static void main(String[] args)
{
Client c=new Client();
c.receiveMessage();
}
public void receiveMessage(){
Socket s=null;
BufferedRea
- 线程同步和异步
百合不是茶
线程同步异步
多线程和同步 : 如进程、线程同步,可理解为进程或线程A和B一块配合,A执行到一定程度时要依靠B的某个结果,于是停下来,示意B运行;B依言执行,再将结果给A;A再继续操作。 所谓同步,就是在发出一个功能调用时,在没有得到结果之前,该调用就不返回,同时其它线程也不能调用这个方法
多线程和异步:多线程可以做不同的事情,涉及到线程通知
&
- JSP中文乱码分析
bijian1013
javajsp中文乱码
在JSP的开发过程中,经常出现中文乱码的问题。
首先了解一下Java中文问题的由来:
Java的内核和class文件是基于unicode的,这使Java程序具有良好的跨平台性,但也带来了一些中文乱码问题的麻烦。原因主要有两方面,
- js实现页面跳转重定向的几种方式
bijian1013
JavaScript重定向
js实现页面跳转重定向有如下几种方式:
一.window.location.href
<script language="javascript"type="text/javascript">
window.location.href="http://www.baidu.c
- 【Struts2三】Struts2 Action转发类型
bit1129
struts2
在【Struts2一】 Struts Hello World http://bit1129.iteye.com/blog/2109365中配置了一个简单的Action,配置如下
<!DOCTYPE struts PUBLIC
"-//Apache Software Foundation//DTD Struts Configurat
- 【HBase十一】Java API操作HBase
bit1129
hbase
Admin类的主要方法注释:
1. 创建表
/**
* Creates a new table. Synchronous operation.
*
* @param desc table descriptor for table
* @throws IllegalArgumentException if the table name is res
- nginx gzip
ronin47
nginx gzip
Nginx GZip 压缩
Nginx GZip 模块文档详见:http://wiki.nginx.org/HttpGzipModule
常用配置片段如下:
gzip on; gzip_comp_level 2; # 压缩比例,比例越大,压缩时间越长。默认是1 gzip_types text/css text/javascript; # 哪些文件可以被压缩 gzip_disable &q
- java-7.微软亚院之编程判断俩个链表是否相交 给出俩个单向链表的头指针,比如 h1 , h2 ,判断这俩个链表是否相交
bylijinnan
java
public class LinkListTest {
/**
* we deal with two main missions:
*
* A.
* 1.we create two joined-List(both have no loop)
* 2.whether list1 and list2 join
* 3.print the join
- Spring源码学习-JdbcTemplate batchUpdate批量操作
bylijinnan
javaspring
Spring JdbcTemplate的batch操作最后还是利用了JDBC提供的方法,Spring只是做了一下改造和封装
JDBC的batch操作:
String sql = "INSERT INTO CUSTOMER " +
"(CUST_ID, NAME, AGE) VALUES (?, ?, ?)";
- [JWFD开源工作流]大规模拓扑矩阵存储结构最新进展
comsci
工作流
生成和创建类已经完成,构造一个100万个元素的矩阵模型,存储空间只有11M大,请大家参考我在博客园上面的文档"构造下一代工作流存储结构的尝试",更加相信的设计和代码将陆续推出.........
竞争对手的能力也很强.......,我相信..你们一定能够先于我们推出大规模拓扑扫描和分析系统的....
- base64编码和url编码
cuityang
base64url
import java.io.BufferedReader;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStreamReader;
import java.io.PrintWriter;
import java.io.StringWriter;
import java.io.UnsupportedEncodingException;
- web应用集群Session保持
dalan_123
session
关于使用 memcached 或redis 存储 session ,以及使用 terracotta 服务器共享。建议使用 redis,不仅仅因为它可以将缓存的内容持久化,还因为它支持的单个对象比较大,而且数据类型丰富,不只是缓存 session,还可以做其他用途,一举几得啊。1、使用 filter 方法存储这种方法比较推荐,因为它的服务器使用范围比较多,不仅限于tomcat ,而且实现的原理比较简
- Yii 框架里数据库操作详解-[增加、查询、更新、删除的方法 'AR模式']
dcj3sjt126com
数据库
public function getMinLimit () { $sql = "..."; $result = yii::app()->db->createCo
- solr StatsComponent(聚合统计)
eksliang
solr聚合查询solr stats
StatsComponent
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2169134
http://eksliang.iteye.com/ 一、概述
Solr可以利用StatsComponent 实现数据库的聚合统计查询,也就是min、max、avg、count、sum的功能
二、参数
- 百度一道面试题
greemranqq
位运算百度面试寻找奇数算法bitmap 算法
那天看朋友提了一个百度面试的题目:怎么找出{1,1,2,3,3,4,4,4,5,5,5,5} 找出出现次数为奇数的数字.
我这里复制的是原话,当然顺序是不一定的,很多拿到题目第一反应就是用map,当然可以解决,但是效率不高。
还有人觉得应该用算法xxx,我是没想到用啥算法好...!
还有觉得应该先排序...
还有觉
- Spring之在开发中使用SpringJDBC
ihuning
spring
在实际开发中使用SpringJDBC有两种方式:
1. 在Dao中添加属性JdbcTemplate并用Spring注入;
JdbcTemplate类被设计成为线程安全的,所以可以在IOC 容器中声明它的单个实例,并将这个实例注入到所有的 DAO 实例中。JdbcTemplate也利用了Java 1.5 的特定(自动装箱,泛型,可变长度
- JSON API 1.0 核心开发者自述 | 你所不知道的那些技术细节
justjavac
json
2013年5月,Yehuda Katz 完成了JSON API(英文,中文) 技术规范的初稿。事情就发生在 RailsConf 之后,在那次会议上他和 Steve Klabnik 就 JSON 雏形的技术细节相聊甚欢。在沟通单一 Rails 服务器库—— ActiveModel::Serializers 和单一 JavaScript 客户端库——&
- 网站项目建设流程概述
macroli
工作
一.概念
网站项目管理就是根据特定的规范、在预算范围内、按时完成的网站开发任务。
二.需求分析
项目立项
我们接到客户的业务咨询,经过双方不断的接洽和了解,并通过基本的可行性讨论够,初步达成制作协议,这时就需要将项目立项。较好的做法是成立一个专门的项目小组,小组成员包括:项目经理,网页设计,程序员,测试员,编辑/文档等必须人员。项目实行项目经理制。
客户的需求说明书
第一步是需
- AngularJs 三目运算 表达式判断
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境众观千象AngularJS
事件回顾:由于需要修改同一个模板,里面包含2个不同的内容,第一个里面使用的时间差和第二个里面名称不一样,其他过滤器,内容都大同小异。希望杜绝If这样比较傻的来判断if-show or not,继续追究其源码。
var b = "{{",
a = "}}";
this.startSymbol = function(a) {
- Spark算子:统计RDD分区中的元素及数量
superlxw1234
sparkspark算子Spark RDD分区元素
关键字:Spark算子、Spark RDD分区、Spark RDD分区元素数量
Spark RDD是被分区的,在生成RDD时候,一般可以指定分区的数量,如果不指定分区数量,当RDD从集合创建时候,则默认为该程序所分配到的资源的CPU核数,如果是从HDFS文件创建,默认为文件的Block数。
可以利用RDD的mapPartitionsWithInd
- Spring 3.2.x将于2016年12月31日停止支持
wiselyman
Spring 3
Spring 团队公布在2016年12月31日停止对Spring Framework 3.2.x(包含tomcat 6.x)的支持。在此之前spring团队将持续发布3.2.x的维护版本。
请大家及时准备及时升级到Spring
- fis纯前端解决方案fis-pure
zccst
JavaScript
作者:zccst
FIS通过插件扩展可以完美的支持模块化的前端开发方案,我们通过FIS的二次封装能力,封装了一个功能完备的纯前端模块化方案pure。
1,fis-pure的安装
$ fis install -g fis-pure
$ pure -v
0.1.4
2,下载demo到本地
git clone https://github.com/hefangshi/f